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Python常用工具库
包管理/环境
- uv: rust写的, 非常好用, 基本都迁移到这个了
- pyinstaller: 打包可执行文件
- jupyter notebook: 非常好用的交互式python环境
工具
- mypy: 类型检查
- FastAPI/Typer: 类似Fastapi一样快速构建Cli命令
- rich: 支持表格/进度条/语法高亮等富文本输出
- tqdm: 非常方便的进度条, 也可以在命令行中使用
- pydantic: FastApi底层的类型解析, 非常方便 dict, json等格式化, 再也不用手撸__dict__
- difflib: 文本差异比较
- PyYAML: yaml解析器
- sh: 命令行调用
API
- FastAPI: 替代 Flask, 原生支持异步
- aiohttp: 基于 asyncio 的异步 HTTP 网络库
- requests: 人性化的 HTTP 请求库
- grequests: requests 库 + gevent 用于异步 HTTP 请求
- httpie: curl 的替代
- Jinja2: 一个现代的, 对设计师友好的模板引擎
- celery: 一个异步任务队列/作业队列, 基于分布式消息传递
GUI
机器学习/数据处理
- pillow: 图形处理, Pillow 是一个更加易用版的 PIL
数据可视化
- matplotlib: 基础绘图库，支持各种静态/交互式图表（折线图/散点图/柱状图等）
- seaborn: 基于matplotlib的高级统计可视化，内置美观主题和复杂图表类型
数据处理与计算
- numpy: 数值计算基础库，提供高效多维数组(ndarray)和数学函数
- pandas: 数据结构化处理工具，DataFrame为核心，支持数据清洗/分析/IO操作
- scipy: 科学计算工具包，包含优化/积分/插值/统计等高级数学模块
机器学习框架
- scikit-learn: 传统机器学习库，包含分类/回归/聚类等算法及评估工具
开发环境
- jupyter: 交互式笔记本环境，支持代码/文档/可视化混合编排
PyTorch生态
- torch: PyTorch深度学习框架，支持动态计算图和GPU加速
- torchvision: 计算机视觉工具库，包含数据集/模型架构/图像变换方法
- torchaudio: 音频处理工具库，支持语音数据集和特征提取
- pytorch-lightning: PyTorch轻量级封装，简化训练流程和分布式训练
强化学习专用库
- stable-baselines3: 最主流的RL实现库（PPO/DQN/SAC等算法）
其他重要库
- sb3-contrib: Stable-Baselines3扩展包（额外算法实现）
- mujoco: 物理仿真引擎（复杂机器人控制环境）
- openai: 调用llm模型的通用接口
- gymnasium[all]: 一些游戏的env实现, 方便强化学习使用, 依赖swig&c++编译环境, 手动安装 : pacman -Sy swig